# LogisticRegression是用来解决分类问题的。擅长解决线性拟合的关系。不仅可以返回预测结果，也可以返回每种结果的概率。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_iris(return_X_y=True)
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3)

clf = LogisticRegression(random_state=0)
clf=clf.fit(x_train, y_train)

print(clf.predict(x_test))
# predit会返回概率最大的那种分类
proba=clf.predict_proba(x_test)
# predict_proba返回每个分类的预测概率。如果有多个分类，则按照分类顺序返回每种分类的概率。
print(proba)

print(clf.score(x_test, y_test))